Данни и модели за ИИ

Инженерство на модели

Повечето корпоративни приложения се обслужват най-добре от способен общ модел с добро извличане. Някои не: тесни области, голям обем, строги изисквания за забавяне или данни, които не могат да напуснат вашата граница. С тях се заемаме ние.

Обсъдете вашата инициатива за ИИ Услуги

Бизнес предизвикателството

Към донастройването се посяга твърде рано

Екипите донастройват, за да поправят проблеми, които са били на извличането или на подсказката, и после владеят модел, който трябва да поддържат, оценяват и донастройват отново при всяко движение на базовия модел. Разходът е постоянен и рядко е предвиден в бюджета. Междувременно истинските основания за приспособяване, тоест разход при обем, забавяне, работа без връзка и специализиран език, с който общият модел се справя зле, остават незабелязани.

С какво се занимаваме

Да се установи дали е оправдано и после да се направи както трябва

Започваме с проверка дали извличането, подсказката или друг базов модел решават проблема, защото това обикновено е по-евтино за изграждане и за владеене. Там, където приспособяването е наистина оправдано, изграждаме набора от данни, провеждаме обучението и оценяваме спрямо заделен набор от ваши собствени случаи. Обслужването се проектира за вашите изисквания за забавяне и разход, с версии и връщане назад, защото модел в продукция е артефакт, от който трябва да можете да се оттеглите.

Инженерство на модели

Компетенции

Донастройване
Приспособяване на модели
Вграждания
Оптимизиране на модели
Обслужване на модели
Модели с отворен код

Често срещани приложения

Намаляване на разхода за извод при обем чрез преместване на основния трафик към по-малък специализиран модел.
Справяне със специализиран език, който общ модел последователно бърка.
Работа изцяло в рамките на вашата граница, където данните не могат да стигнат до чужд интерфейс.
Изпълняване на изискване за забавяне, което хостван авангарден модел не може да покрие.

Как работим

Одит

Установяване какви данни съществуват, кой ги притежава и в какво състояние всъщност са.
Потоци от данни

Изграждане на събирането, преобразуването и проверките за качество, от които зависят моделите.
Сравнение

Сравняване на подходите върху вашите данни, а не върху публична класация.
Пускане в употреба

Внедряване зад стабилен интерфейс, с версиониране, наблюдение и път за връщане.

Технологии

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Сигурност и управление

Произходът на данните се записва от начало до край, така че винаги може да се отговори откъде идва дадена стойност и коя версия на модела е произвела конкретния изход. Личните данни се свеждат до минимум, класифицират се и се съхраняват по изрична политика, а не по подразбиране. Наборите за обучение и оценяване се версионират заедно с кода, който ги ползва.

Модели на сътрудничество

Проект с ИИ

Поемаме отговорността за проектирането и доставката на определено решение с ИИ.

Специализиран екип за ИИ

Дългосрочен специализиран инженерен капацитет, изграден около вашите технологии и модел на доставка.

Управляван ИИ

Управляваме, наблюдаваме и непрекъснато подобряваме продукционни системи с ИИ.

Защо TeamExtension.ai

Обикновено ще ви разубедим

Приспособяването е оправдано по-рядко, отколкото се предлага, и предпочитаме да го кажем, вместо да го продадем. Когато е оправдано, работата е неефектна: изграждане на набор от данни, честно оценяване и път за обслужване, който можете да управлявате. Тъкмо тази част решава дали ще издържи.

Избрани клиенти

Често задавани въпроси

Колко данни са ни нужни за донастройване?

Далеч по-малко, отколкото обикновено се смята, когато става дума за стил и формат, често няколкостотин добре подбрани примера. Да се преподаде наистина ново знание е друг проблем и обикновено се решава по-добре с извличане.

Ще надмине ли донастроен модел авангарден модел?

При тясна задача понякога, и обикновено при много по-нисък разход и забавяне. При общо разсъждение не. Реалистичната схема е по-малък модел да поема основния обем, с отнасяне нагоре при трудни случаи.

Какво става, когато базовият модел бъде обновен?

Вашето донастройване не се придвижва с него, затова оценявате наново и често обучавате наново. Този постоянен разход е част от решението и го посочваме изрично, преди да се обвържете.

Можем ли сами да пускаме модели с отворен код?

Да, а при резиденция на данните или изолация това често е и причината. Означава да поддържате инфраструктура за извод, което има реален разход, затова трябва да е съзнателен избор, а не подразбиране.

Свързани компетенции

Данни и модели за ИИ

Инженерство на данни за ИИ

Тръбопроводите, контролите за качество и векторните хранилища, от които системите с ИИ зависят, за да са верни.

Научете повече

Инфраструктура за ИИ и LLMOps

Експлоатация на езикови модели

Внедрявайте, следете, оценявайте и контролирайте разхода на езикови модели, щом поемат реален трафик.

Научете повече

Приложения с ИИ и знание

Разработка на извличане и генериране

Системи за извличане, които обосновават отговорите с вашето собствено съдържание, с цитати и измерима точност.

Научете повече

Обсъдете вашата инициатива за ИИ

Донастройване, вграждания, оптимизиране и обслужване, включително модели с отворен код и хоствани при вас.

Говорете с експерт по ИИ Започнете оценка на ИИ